Notice bibliographique
Résumé
There is growing belief in many developed countries, including Canada, that the large influx of the foreign-born population increases crime. Despite the heated public discussion, the immigrant-crime relationship is understudied in the literature. This paper identifies the causal linkages between immigration and crime using panel data constructed from the Uniform Crime Reporting Survey and the master files of the Census of Canada. This paper distinguishes immigrants by their years in Canada and defines three groups: new immigrants, recent immigrants and established immigrants. An instrumental variable strategy based on the historical ethnic distribution is used to correct for the endogenous location choice of immigrants. Two robust patterns emerge. First, new immigrants do not have a significant impact on the property crime rate, but with time spent in Canada, a 10% increase in the recent-immigrant share or established-immigrant share decreases the property crime rate by 2% to 3%. Neither underreporting to police nor the dilution of the criminal pool by the addition of law-abiding immigrants can fully explain the size of the estimates. This suggests that immigration has a spillover effect, such as changing neighbourhood characteristics, which reduces crime rates in the long run. Second, IV estimates are consistently more negative than their OLS counterparts. By not correctly identifying the causal channel, OLS estimation leads to the incorrect conclusion that immigration is associated with higher crime rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».